浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作

什么是领域模型 概念类 识别和提取概念类 创建领域模型步骤 几个问题 ⚫ 命名 ⚫ 概念类or属性? ⚫ 属性与外键 ⚫ 数量和单位 ⚫ 添加Specification/ description ⚫ 相似概念问题 ⚫ Modeling the Unreal World 不同视角的模型 Process

利用数学方法解决实际问题通常包括:分析实际问题,建立数学模型,开发求解的算法,编写求解程序,以及运行程序并得到近似结果这五个步骤。其中前面两步为建模,后面三步为模型求解。 计算方法所面对的正是\模型求解\,或者说求模型的数值解。因此我们不能把“计算方法理解为“计算“的\方法\,而应理 解为利用计算工具求解复杂数学问题的方法论和基本方法

◼ 房地产投资的概念 ◼ 管理模型分析 ◼ 系统分析 ◼ 系统设计 ◼ 系统实施

一、无风险证券的估价 二、金融风险的基本分析工具 三、资产组合理论 四、证券组合理论 五、资本资产定价模型（CAPM） 六、因素模型 七、套利定价理论（APT）

公式是冷轧最常用的轧制压力模型之一,为提高模型精度,对该公式进行了分析。根据实验资料的校核和上机计算表明,影响压力分析的重要因素之一——外区的影响未予考虑,使在某范围内给出的值偏低,所用的摩擦规律未被实验证实,而且在大压下量薄轧件轧制时,给出的值偏高。分析计算结果表明公式不能在所有轧制情况下与实际相符,且作者提出的一些论点也值得商榷

一、房地产投资的概念 二、管理模型分析 三、系统分析 四、系统设计 五、系统实施

对外经贸大学：《微观经济学》课程教学资源（授课教案）第四节课 供求曲线概述以及有关的基本概念（供求曲线的共同作用、经济模型、静态分析、比较静态分析和动态分析）

4.1回归分析概述 4.2一元线性回归